Brex는 기존의 에이전트 오케스트레이션 프레임워크에서 벗어나 "에이전트 메시(Agent Mesh)" 접근 방식을 채택하여 엔터프라이즈 금융의 자동화를 더욱 확대할 계획이라고 Brex의 CTO인 제임스 레지오(James Reggio)가 밝혔습니다. Brex는 생성형 AI 에이전트가 자율 시스템으로 발전함에 따라 경직된 오케스트레이션 모델이 한계에 부딪힐 것이라고 믿고 있습니다.
Brex의 에이전트 메시는 특정 역할에 집중하고 자연어로 소통하는 특화된 AI 에이전트들의 네트워크로 설계되었습니다. 이 에이전트들은 네트워크 전체를 완전히 파악하면서 독립적으로 운영됩니다. 이러한 접근 방식은 중앙 집중식 조정 시스템과는 대조적인데, Brex는 중앙 집중식 시스템이 자사의 요구 사항에 비해 모듈성, 유연성, 감사 가능성이 떨어진다고 판단했습니다.
레지오는 VentureBeat와의 인터뷰에서 "저희의 목표는 AI를 활용하여 Brex를 효과적으로 사라지게 만드는 것입니다."라고 말하며, 금융 프로세스의 완전 자동화에 대한 회사의 야망을 강조했습니다. Brex는 기업 내 모든 관리자에게 Brex 시스템 내에서 단일 연락 창구를 제공하여 지출 관리, 출장 요청, 지출 한도 승인 등 모든 책임을 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
금융 서비스 산업은 AI 및 머신 러닝 기술을 조기에 도입한 분야입니다. Brex의 에이전트 메시로의 전환은 효율성과 자율성을 향상시키기 위해 분산형 AI 아키텍처를 모색하는 추세가 증가하고 있음을 반영합니다. Brex의 경험에 따르면 좁게 집중된 에이전트가 특정 작업에 더 효과적이며, 이는 향상된 모듈성과 감사 가능성으로 이어진다고 합니다.
에이전트 메시의 개발은 Brex의 이전 작업인 Brex 어시스턴트(Brex Assistant)에 이은 것입니다. Brex는 이 새로운 아키텍처가 사용자에게 더욱 원활하고 자동화된 경험을 제공하여 궁극적으로 Brex 플랫폼과의 직접적인 상호 작용 필요성을 줄일 수 있을 것으로 예상합니다. 이러한 변화의 시장 영향은 아직 미지수이지만, Brex는 자사의 에이전트 메시가 빠르게 진화하는 AI 기반 금융 서비스 환경에서 경쟁 우위를 제공할 것이라고 확신하고 있습니다.
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